傳統網絡視頻監控系統，核心角色是NVR,NVR可以完成視頻采集設備[IPC及DVS等]的信號接入、視頻的存儲及轉發、智能視頻分析、視頻檢索、設備管理、用戶管理等功能。對于小型系統，這樣的模式是合理的，但對于大型系統，NVR的角色通常進行分化，將視頻轉發功能交給專用的媒體服務器，將用戶管理、設備管理功能交由專用的中央管理服務器(CMS),將視頻分析功能交給智能分析服務器。
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在云視頻架構下，可以利用虛擬服務器(集群)實現更專業的分工，進而提供更強大、靈活、可靠的功能。
1.資源接入服務
云視頻必須是一個開放的平臺， 這要求云視頻平臺具有接入大量、不同廠家的各類視頻采集設備及其他傳感設備的能力，為了對不同前端設備進行接入，需要有相關的接入服務(SDK、接入網關等)進行相關服務支持。目前，前端接入服務由于各個廠商標準不同，接入方式尚未統一，理 想化的情況是各個廠商的產品為標準化產品，如ONVIF標準或者GB28181等標準，這樣，視頻接入服務的工作量將會大大減少。
2.平臺基礎服務
平臺基礎服務包括存儲轉發服務、視頻交互、設備管理、用戶及權限管理、智能分析、檢索等，即傳統系統中NVR+CMS的功能都包含在平臺基礎服務中。
(1)存儲轉發服務
存儲轉發功能即常規的NVR功能，傳統的NVR應用中，通常基于NVR的服務器性能及軟件限制，需要提前確定單臺NVR的接入資源(視頻路數)，進而確定存儲資源等，并需要留有一定的余量為未來應用。另外，為保證傳統NVR單機宕機時系統仍然可用，通常采用N+1冗余。
基于云計算的NVR,每臺NVR 實質上對應著不同的虛擬機(VM)，通過虛擬機的自動負載均衡及宕機遷移功能，可以實現NVR的彈性擴展、收縮及故障遷移，并且這些任務將由成熟的虛擬化基礎層完成，無需在NVR.上進行相應部署。
(2)智能分析服務
視頻分析(VCA)服務目前的架構有基于前端設備及基于后端服務兩大類。
視頻分析的難點在于:對高清的視頻資源進行實時視頻分析需要大量的計算資源，這對于前端設備(主要是IPC)壓力非常大(計算資源有限)，而云計算的特點則是強大的數據處理能力，因此，將高清視頻資源傳給云計算平臺來進行海量視頻數據的智能分析則會突破原來的瓶頸。
(3)智能檢索服務
對高清視頻海量錄像的快速檢索工作變得越來越重要，尤其平安城市應用中，快速錄像檢索及線索甄別將會為快速破案帶來巨大優勢，反之則貽誤戰機。
錄像檢索服務目前的困難在于其需求通常是:案發后在一定區域的監控錄像中快速找到具有某些特征的人或者車。
理想的做法是:平日錄像過程中，對所有錄像進行同步的'建檔'工作，即對視頻數據分析后產生的元數據Metadata)進行集中歸檔、備份存儲，一且發生情況， 可以對元數據進行快速檢索，進而再定位到相關目標視頻進行進一步調查。以上工作基于普通NVR很難實現完成，而基于云技術則可容易實現。
(4)碼流轉換服務
視頻監控應用過程中，由于不同客戶端的帶寬條件不同、顯示終端尺寸不同、終端設備解碼能力不同，進而需要對實時視頻及錄像視頻進行轉碼服務以滿足不同類型終端的顯示需求。具體轉碼服務包括編碼格式、封裝格式、分辨率、幀率等參數轉換。
3.應用接入服務
以上討論的是安防監控的'通用'云應用，是滿足一般應用需求的視頻監控架構，屬于一個基本的平臺，該平臺完成了對前端視頻及其他采集設備的接入和集成，并屏蔽了底層的復雜算法，進而可以提供針對應用層的接口調用，可以理解為視頻的PaaS。
目前視頻監控面對越來越多的行業應用，不同的行業應用有不同的需求特點。不同的行業集成商會通過與用戶的長期交流與經驗積累，基本能夠把握用戶需求。通常，行業集成商通過對平臺上相應接口和資源的調用即可快速開發出滿足特定行業需求的監控產品，提供給最終用戶應用，實現SaaS過程。期間行業集成商不再需要投入大量的精力在底層算法研究上及邊緣設備接入上，而是集中力量滿足行業用戶的'特殊和定制化'需求。
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